林智仁教授libSVM简易教程：从下载到实践

本篇文章是一份简易使用手册，由台湾林智仁教授编写的，旨在帮助读者掌握如何使用libSVM这个强大的支持向量机工具。libSVM是一种广泛应用于分类问题的机器学习库，特别适合初学者入门。以下是文章的主要知识点概览： 1. **程序下载与安装**： - libSVM: 访问<http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/> 下载libsvm-3.12.zip，并将其解压到E:\Codes\libsvm-3.12。 - Python: 访问<http://www.python.org/download/> 下载python-2.7.3.msi，安装到C:\Python27，并确保将其添加至系统环境变量的path中。 - gnuplot: 从<http://www.gnuplot.info/> 下载gp460-win32-setup.exe，安装到C:\ProgramFiles\gnuplot。 2. **数据准备**： - 用户需要生成训练数据(train.txt)和测试数据(test.txt)，并将它们放在libsvm-3.12\tools目录下。作者后续会介绍如何利用OpenCV生成符合libSVM格式的数据。 3. **使用工具**： - 在libsvm-3.12\tools目录下的easy.py和grid.py文件中，用户需要根据自己的gnuplot安装路径替换掉gnuplot_exe变量，例如在我的情况下，gnuplot_exe指向C:\ProgramFiles\gnuplot\bin\pgnuplot.exe。 4. **基础理论**： 文章提到，对于SVM的基础理论，推荐参考《SVM的八股简介》这篇入门级教程，它讲解生动有趣，有助于理解。 通过这份使用手册，即使是不熟悉编程的“傻瓜”，也能按照步骤一步步地使用libSVM进行分类任务。它不仅包含了实际操作指导，还强调了基础知识的学习路径，使得学习过程更加系统化。